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    <h5>PART I 不良资产线上尽职调查用户指南</h5>
    <p><strong>1. 上传项目信息</strong></p>
    <p>系统用户首先上传项目信息（支持Excel或者TXT文件格式），通常文件来自于转让方。</p>
    <p>系统操作路径: 登录【控制台】->【项目尽调】->【新项目尽调】->选择项目文件->【开始要素识别】</p>
    <p><i>NOTE: 如尚无系统登录账号，请联系系统管理员分配。</i></p>
    <br/>
    <p><strong>2. 启动AI赋能的项目要素识别</strong></p>
    <p>由于输入的数据是非结构化的，或者是不确定结构的结构化数据，所以需要通过AI进行要素识别。对于Excel文件，系统会先将其表格内容转换为JSON，再将其绑定到事先配置好的AI Prompt模板。</p>
    <p>AI大模型执行Prompt后，将输出我们指定数据结构的结构化文本，如果AI识别不准确的地方，可以直接在页面上手动修改。如果识别结果总是不准确，可以考虑优化Prompt模板或者换别的AI大模型。</p>
    <p><i>DISCLAIMER: 由于信息安全的因素，目前我们只能使用招行行内部署的AI大模型，因此我们的技术架构虽然支持像GPT-4-Turbo，Claude2等一流的大模型，但在行内网络环境是使用不了这些大模型的，只能在招行LLM应用开发平台部署的一些大模型里面选择，目前，招行LLM的AI大模型能力有限，不管是理解能力还是token数，都远低于行业领先水平，所以，受此限制，目前我们系统只能测试简单的场景和用例。</i></p>
    <br/>
    <p><strong>3. 启动数据仓库分布式查询</strong></p>
    <p>AI大模型执行Prompt后，将输出我们指定的结构化的数据，于是系统可以从该结果中获取债务人、担保人、抵押物地址等要素，从而系统可以自动发起对数据仓库的分布式查询。</p>
    <br/>
    <p><strong>4. 数据仓库查询结果处理（人工 + AI）</strong></p>
    <p>对数据仓库返回的查询结果进行人工检查，并可选择AI分析，通过AI对大文本进行归纳概括。</p>
    <br/>
    <p><strong>5. 选择尽调报告模板并生成报告</strong></p>
    <p>可在系统中配置尽调报告模板，确认模板后，系统会将数据绑定到模板，生成尽调报告并提供下载。</p>
    <br/>
    <p><strong>6. 历史尽调项目查询</strong></p>
    <p>系统操作路径: 登录【控制台】->【历史项目】</p>
    <br/>
    <h5>PART II 系统配置指南</h5>
    <p><strong>1. 系统用户管理</strong></p>
    <p>系统操作路径: 登录【控制台】-> 右上方【用户管理】</p>
    <br/>
    <p><strong>2. 数据源配置</strong></p>
    <p>系统操作路径: 登录【控制台】->【数据字典】->【尽调数据仓库】->【数据仓库模块】</p>
    <br/>
    <p><strong>3. AI大模型配置</strong></p>
    <p>每个AI接入点需要AI执行的功能不同，所以每个接入点需要不同的prompt模板。</p>
    <p>配置Excel要素识别的prompt模板的系统操作路径: 登录【控制台】->【数据字典】->【尽调AI模板】->【Excel要素识别】-> 【Excel要素识别Prompt模板】</p>
    <p>其它AI接入点的prompt模板配置方式类似。</p>
    <br/>
    <p><strong>4. 尽调报告模板配置</strong></p>
    <p>系统操作路径: 登录【控制台】->【数据字典】->【尽调报告模板】->【模板类型】-> 单户债权/债权包 </p>
    <br/>
    <p>更多内容, 尽请期待</p>
    </div>
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